Standort: Brühl (Baden) bei Mannheim / Heidelberg
Art: Feste Anstellung, Vollzeit – hybrid / bis zu 100% remote möglich
Deine Mission
Du bringst Sprachmodelle zum Leben.
Als Machine Learning Engineer mit Fokus auf Natural Language Understanding (NLU) entwickelst du intelligente Systeme, die Texte verstehen, klassifizieren und beantworten können – von klassischen ML-Modellen bis hin zu modernen LLMs und Retrieval-Augmented-Generierung.
Deine Aufgaben
* Entwicklung, Training und Optimierung von NLU- und NLP-Modellen (z. B. Textklassifikation, Sentiment-Analyse, Entity Recognition, Q&A-Systeme)
* Arbeit mit Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
* Nutzen von LangChain und LangGraph zur Orchestrierung komplexer LLM-Workflows
* Einsatz von Azure Search Service und Azure AI Foundry für semantische Suche, Embeddings und Modellbereitstellung
* Anwendung von Transfer Learning und Finetuning auf vortrainierten Modellen (z. B. Huggingface-Transformers)
* Entwicklung und Deployment von Python-basierten ML-Anwendungen in der Cloud (Azure ML, Azure Functions)
* Aufbau performanter APIs mit FastAPI zur Integration von Sprachmodellen in bestehende Systeme
* Zusammenarbeit mit Data Scientists und Entwicklern zur Integration von KI-Komponenten in Produkte und Plattformen
Das bringst du mit
* Sehr gute Kenntnisse in Python und gängigen ML-/NLP-Frameworks (Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, Huggingface)
* Erfahrung in Natural Language Processing / Understanding
* Sicherer Umgang mit Datenanalyse- und Visualisierungstools (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly)
* Erfahrung mit Microsoft Azure-Umgebungen
* Erfahrung im Einsatz von LangChain, LangGraph oder vergleichbaren LLM-Frameworks
* Analytisches Denken, saubere Dokumentation und Begeisterung für neue Sprachmodelle
* Erfahrung mit LLM-Agenten, RAG-Architekturen oder Chatbot-Frameworks
* Grundkenntnisse in Frontend-Technologien (React, HTML, CSS)
Bereit für die Bewerbung? So geht’s weiter:
Sende deinen Lebenslauf, Anschreiben und relevante Zeugnisse an:
karriere@engenious.de
* Bitte teile uns mit:
* Deinen frühestmöglichen Starttermin
* Deine Gehaltsvorstellung (Jahresbrutto)
* Deine Einstellung zum hybriden / remote Arbeiten
#J-18808-Ljbffr